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龙图腾网获悉飞虎互动科技(北京)有限公司申请的专利基于图像深度解析的弱特征背景视觉风控方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119785048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510279849.5，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权基于图像深度解析的弱特征背景视觉风控方法及系统是由石海东设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像深度解析的弱特征背景视觉风控方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于图像深度解析的弱特征背景视觉风控方法。该方法包括：获取待检测图像；将待检测图像输入至多尺度卷积神经网络中，以通过多尺度卷积神经网络从待检测图像中提取背景区域的多尺度特征；通过多尺度卷积神经网络基于多尺度特征计算背景区域的特征变化差异；通过多尺度卷积神经网络根据特征变化差异，识别背景区域中的弱特征背景。本申请提供的方案，能够自动化且精准地识别弱特征背景，减少人工干预，提高相似背景检测的鲁棒性和准确性，适用于多种复杂场景，具有较强的泛化能力。

本发明授权基于图像深度解析的弱特征背景视觉风控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像深度解析的弱特征背景视觉风控方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测图像；将所述待检测图像输入至多尺度卷积神经网络中，以通过所述多尺度卷积神经网络从所述待检测图像中提取背景区域的多尺度特征；通过所述多尺度卷积神经网络基于所述多尺度特征计算所述背景区域的特征变化差异；通过所述多尺度卷积神经网络根据所述特征变化差异，识别所述背景区域中的弱特征背景；所述多尺度卷积神经网络包括不同大小的第一卷积核和第二卷积核，所述第一卷积核用于将所述待检测图像中的背景区域划分为若干个第一区块，所述第二卷积核用于将所述待检测图像中的背景区域划分为若干个第二区块；所述通过所述多尺度卷积神经网络根据所述特征变化差异，识别所述背景区域中的弱特征背景，包括：通过所述第一卷积核将相邻两个所述第一区块的特征变化差异与第一变化阈值进行比较；以及，通过所述第二卷积核将相邻两个所述第二区块的特征变化差异与第二变化阈值进行比较；若相邻两个所述第一区块的特征变化差异小于或等于所述第一变化阈值，则获得所述第一卷积核输出的第一识别结果；所述第一识别结果用于表征相邻两个所述第一区块构成第一弱特征区域；和或，若相邻两个所述第二区块的特征变化差异小于或等于所述第二变化阈值，则获得所述第二卷积核输出的第二识别结果；所述第二识别结果用于表征相邻两个所述第二区块构成第二弱特征区域；将所述第一弱特征区域和所述第二弱特征区域共同包含的子区块识别为所述背景区域中的弱特征背景。

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